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龙图腾网获悉延边大学申请的专利基于深度学习的野山参艼芦体检测和品质等级分类方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117011614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311047468.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习的野山参艼芦体检测和品质等级分类方法及系统是由金华;郭伯秋;李青翰设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的野山参艼芦体检测和品质等级分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的野山参艼芦体检测和品质等级分类方法及系统，以目标检测算法PP‑Pico‑DetV2为基线模型，使用全局注意力机制对其骨干网络进行改进，在检测颈加入自适应特征融合，实现专用于野山参的艼芦体检测和品质等级分类的模型PP‑Pico‑Det‑AG，提高了检测的准确率。本方案采用在线量化方法对模型进行量化，减少模型的体积，利用Paddle‑Lite框架将模型部署到嵌入式设备中，利用摄像头、热敏打印机和显示器等设备，实现野山参的图像采集、品质等级分类、信息管理与打印功能为一体的野山参艼芦体检测和品质等级分类系统，有效提高了检测的准确率和效率，并丰富了野山参检测分类系统的应用场景。

本发明授权基于深度学习的野山参艼芦体检测和品质等级分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的野山参艼芦体检测和品质等级分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A、构建野山参品质等级数据集：对野山参主体进行类别标注，包括一等参、二等参和等外参；对野山参特征信息进行识别标注，特征信息包括但不限于野山参主体、马牙芦、圆芦和艼特征，并用矩形框表示特征信息所在位置； 步骤B、构建野山参品质等级分类模型PP-Pico-Det-AG：以PP-Pico-DetV2作为基线模型，输入野山参的局部特征信息和全局特征信息；对其骨干网络PP-LCNet和检测颈网络PP-LCPAN的结构进行改进，以提高特征融合能力，获取更多的特征信息； 所述步骤B中，模型的结构方面具体设计与改进内容包括： 1基线模型PP-Pico-DetV2包括骨干网络PP-LCNet、检测颈LCPAN和分类头，骨干网络PP-LCNet包含6个Block，共有14层，其中Block2～Block6由Basemode结构组成；在骨干网络PP-LCNet的Block4中增加1层深度可分离卷积层，在Block6中增加2层深度可分离卷积层，并在Block6的最后两层引入GAM注意力机制，构成BasemodeG结构，改进后PP-LCNet包含6个Block，共计17层； 2针对基线模型PP-Pico-DetV2的检测颈LCPAN，在输出特征图P6、P5和P4后接入自适应特征融合算法ASFF，得到输出特征图A6、A5和A4，然后A6、A5和A4三个特征图融合得到A7，并代替原本的P7进行输出； 步骤C、对构建好的野山参品质等级分类模型进行训练并进行模型的部署：经过模型训练将导出的野山参品质等级分类模型的动态图模型转换为静态图模型，并转化成.nb文件，再利用Paddle-Lite框架进行部署； 步骤D、基于部署好的模型实现野山参的品质等级识别与分类以及野山参特征信息位置的检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人延边大学，其通讯地址为：133000 吉林省延边朝鲜族自治州延吉市公园路977号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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